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J-GLOBAL ID：201702236003880345   整理番号：17A0116164

注意に基づく畳込みニューラルネットワークを用いた手書き/プリント接種分類【Powered by NICT】

Handwritten/Printed Receipt Classification Using Attention-Based Convolutional Neural Network

著者 (5件)： Yang Fan ,  Jin Lianwen ,  Yang Weixin ,  Feng Ziyong ,  Zhang Shuye
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICFHR  ページ： 384-389  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく手書きおよび印刷領収書の分類のためのアプローチを提案した。このような分類に関連する主要な課題の一つは,受信画像におけるバックグラウンド干渉の多様性である。この問題を克服するために,「注意ベースCNN」(ABCNN)と呼ばれる新しい技術,視覚神経科学における「注意」の概念を提案した。この手法は境界ボックスアノテーション無し画像の受領に焦点をあてることを助ける。著者らの実験結果は,提案したABCNN(i)は有意に正常CNN(95%から98.25%まで)と比較して分類精度を改善し,(ii)物体検出なしに直接プロセス画像にネットワークを可能にし,(iii)訓練とネットワークを試験するために高速であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 干渉 ,  *畳込み ,  *ネットワーク ,  印刷 ,  *ニューラルネットワーク ,  高速度 ,  受信 ,  *接種 ,  画像
準シソーラス用語： 物体検出 ,  分類精度 ,  *手書き , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 注意 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  手書き ,  接種 ,  分類